关键词：BP神经网络;特征价格模型;房地产估价;数据挖掘
摘 要：针对传统的估价方法主要是基于市场交易的简易计算,没有着重考虑房地产价格受区位特征、建筑特征和邻里特征的影响,且带有较强的主观性等问题,采用网络爬虫技术获取到武汉市大量的二手房信息,并剔除异常值,然后将房地产价格的影响因素进行量化,得到模型的样本集。以特征价格模型为基础,建立了基于BP神经网络的房地产估价模型。将样本集分为训练集、验证集和测试集,实验使用训练集训练模型的参数,用验证集计算训练过程中的准确率以控制终止迭代,并用测试样本进行检验,发现该模型有较好的估价效果。
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